## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Vol. 7 No. 3 Desember 2021

## Pembuatan Program Aplikasi Desain Batik Flora
Nugroho Agus Haryono #1 , Widi Hapsari #2
# Informatika, Universitas Kristen Duta Wacana Jl. Wahidin SH., No. 5 – 25 Yogyakarta
1 nugroho@staff.ukdw.ac.id
2 widi@staff.ukdw.ac.id
Abstrak — Batik mengalami  perkembangan motif  dari  waktu  ke waktu.  Motif  yang  dahulu  berawal  dari  batik  klasik,  saat  ini menjadi  sangat  bervariasi.  Tanaman  bunga  yang  tumbuh  pada lingkungan sekitar menimbulkan inspirasi untuk membuat motif batik  Flora.  Pembuatan  desain  batik  flora  secara  manual dilakukan dengan membuat sketsa bunga yang menjadi inspirasi pada  kertas  dengan  pena.  Proses  desain  ini  membutuhkan kemampuan menggambar dari desainer dan waktu yang cukup. Perkembangan  teknologi  informasi  memberikan  kesempatan untuk  mengembangkan  desain  batik  yang inovatif  dengan  lebih cepat. Penelitian ini bertujuan untuk membuat program aplikasi desain  batik  flora.  Program  aplikasi  ini  didesain  dengan berdasarkan  ide  peneliti  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar desainer  untuk  memperoleh  motif  flora.  Aplikasi  berhasil membuat gen yang bersih dengan cara mengambil objek bunga dari  sebuah  foto  menggunakan  fitur  warna.  Pemotongan  objek dilakukan dengan metode 8-connected labeling. Objek bunga yang diperoleh  dari  aplikasi  dapat  disimpan  dan  digunakan  oleh aplikasi  untuk  membuat  sebuah  pheno.  Aplikasi  menyediakan area untuk membuat pheno dengan model posisi bebas. Satu atau dua  pheno  dapat  digandakan  dalam  layout  tertentu  untuk menghasilkan  desain  kain  batik  flora.  Aplikasi  yang  dibuat menyediakan  6  (enam)  layout  desain  kain  yang  masih  bisa diperbanyak model layoutnya dalam penelitian lanjutan. Dengan menggunakan  aplikasi  yang  dibangun  dapat  dihasilkan  kreasi- kreasi desain gen, pheno maupun kain batik flora. Variasi desain batik  flora  sangat  bergantung  dari  kreasi  pengguna  dalam membuat gen dan pheno.
Kata kunci — batik, flora, gen, pheno, desain.

## I. P ENDAHULUAN
Baju  Batik sudah menjadi  ciri khas dari Bangsa Indonesia. Program  pemakaian  baju  batik  pada  hari-hari  tertentu  juga sudah  dilakukan  secara  nasional.  Kerajinan  Batik  Indonesia berkaitan  erat  dengan  identitas  budaya  masyarakat  Indonesia sebagai  ekspresi  kreativitas  dan  spritualitas  melalui  simbol warna  dan  desain.  UNESCO  telah  mencantumkan  Batik Indonesia  ke  dalam  Daftar  Representatif  Warisan  Budaya Manusia  [1].  Batik  merupakan  karya  seni  yang  memadukan seni  dan  teknologi  yang  sudah  dilakukan  oleh  leluhur  bangsa Indonesia  [2].    Pemberian  nama  pada  Batik  bisa  dilakukan dengan  menggunakan  asal  daerah  Batik  atau  pun  didasarkan pada  motif  Batik.  Motif  batik  atau  pola  batik  menurut  unsur- unsur  utamanya  dibagi  menjadi  tiga  bagian  utama  yaitu: Ornamen  motif  batik,  ragam  hias  pengisi  atau  tambahan,  dan Isen motif batik. Ketiga elemen motif batik tersebut merupakan satu kesatuan yang akan membentuk corak tertentu [3].
Desain  Batik  dapat  dilakukan  secara  manual  atau  pun dengan  memanfaatkan  teknologi  informasi.  Kemajuan teknologi  informasi  memberikan  peluang  tanpa  batas  untuk pengembangan  batik  [4].  Pembuatan  desain  batik  dapat dilakukan secara interaktif oleh desainer dengan memanfaatkan sistem-sistem desain batik interaktif, seperti sistem desain batik Truntum [5], sistem desain batik Parang [6]. Pembuatan desain batik  dengan  pola  tertentu  juga  dapat  dilakukan  secara komputasi  dengan  meniru  pola  tertentu  yang  ada  di  alam, seperti pola dari akar tanaman [7], pola batik dari karang laut [8],  dan  retakan  ubin  [9],  dengan  menerapkan  algoritma genetika  [10],  dengan  menggunakan  interpolasi  pada  sub bagian  [11],  dengan  menerapkan  geometri  fraktal  [12],  [13], fraktal  untuk  desain  pola butterfly [14],  dan  fraktal  untuk pengembangan  border  kerancang[15],  menerapkan  formulasi matematika  tertentu,  seperti  model forces  random  walk [16], menggunakan kurva bezier[17], komputasi matematis [18], dan model gelombang sinus [19].  Meskipun  demikian, penelitian- penelitian  lanjutan  mengenai  pembuatan  sistem  desain  batik secara  interaktif  masih  sangat  perlu  dikembangkan  untuk inovasi desain.
Batik  Indonesia  kaya  akan  teknik,  simbol,  filosofi,  dan budaya. Supriyono mengungkapan sejarah dan perkembangan batik, serta dinamika dan keterampilan membatik di  berbagai daerah  di  Indonesia.  dalam  bukunya,  supriyono  menjelaskan cara  pembuatan  aneka  jenis  batik  dan  membahas  berbagai tantangan  dan  upaya  pemberdayaan  industri  kreatif  ini,  yang salah satunya adalah tantangan untuk memanfaatkan teknologi informasi  dalam  industri  batik  [20].  Pembuatan  desain  batik secara  manual  dilakukan  dengan  cara  membuat  sketsa  batik pada  kertas  desain  menggunakan  pena.  Hali  ini  memerlukan keterampilan  desainer  yang  tinggi  dan  cukup  waktu  untuk melakukannya.  Menghadapi  permasalahan  tersebut,  maka peneliti  melakukan  penelitian  terapan  pemanfaatan  teknologi informasi  dalam membuat  inovasi  desain  batik. Penelitian  ini dibiayai  oleh  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada Masyarakat  (LPPM)  UKDW  tahun  ke-4  dalam  skema  Riset Unggulan  Universitas  Multi  Tahun.  Penelitian  terapan  ini bertujuan untuk membuat sebuah program aplikasi desain batik flora. Aplikasi yang dibangun diharapkan bisa membantu para desainer untuk mendesain batik flora secara interaktif.

## II. M ETODE

## Gambar. 1  Diagram aplikasi
Penelitian  terapan  ini  dilakukan  dengan  membuat  program aplikasi  desain  batik  flora.  Aplikasi  dikembangkan  dengan menggunakan pendekatan komputasi evolusioner menggunakan  ruang  genotipe  dan  ruang  phenotipe.  Dalam ruang genotipe sebuah gen bisa diubah menjadi gen yang baru ( mutation ), demikian juga dalam ruang phenotipe sebuah pheno dapat diubah menjadi pheno yang baru ( selection ). Pembuatan pheno  dilakukan  dengan  mengambil  gen  dari  ruang  genotipe ( epigenesis ). Aplikasi dibuat menggunakan analisis citra untuk mengenali  objek  yang  dipilih  oleh  pengguna.    Analisis  citra dapat  digunakan  untuk  mengenali  citra  melalui  beberapa metode/fungsi  seperti: enhancement ,  konversi  dari  suatu  tipe citra  mejadi  tipe  lainnya, labeling ,  dan cropping [21] , menggunakan segmentation [22], dan variasi thresholding nilai biner [23]. Analisis objek pada suatu gambar dapat dilakukan dengan pendekatan warna RGB ( Red , Green , and Blue ) secara prosedural [24], dan menggunakan image regions [25]. Deteksi tepi objek gambar dapat dilakukan dengan menggunakan tipe- tipe gambar biner melalui klasterisasi seed [26], menggabungkan  beberapa  metode edge  detector [27],  dan menggunakan  algortima-algoritma edge  detection yang ada[28].  Aplikasi  dibuat  dengan  memanfaatkan  fitur  warna untuk  memperoleh  objek  bunga  dan  8- connected  labelling untuk melakukan pemotongan objek. Aplikasi didesain secara dinamis dengan input awal sistem adalah Foto bunga yang akan
dipakai sebagai objek dalam motif. Aplikasi dibuat dalam tiga panel, yaitu: pembuatan gen, pembuatan pheno dan pembuatan populasi. Diagram aplikasi diberikan dalam Gambar 1.

## A. Pembuatan Gen Batik Flora
Suatu  gen  dibentuk  dari  proses  analisis  citra  terhadap  foto tanaman  bunga  yang  dimasukkan  oleh  pengguna.  Diagram pembuatan  gen  diberikan  dalam  Gambar  2.  Hasil  akhir  dari tahap  ini  adalah  gen  motif  flora  yang  bisa  disimpan  dalam database gen.

## Gambar. 2  Diagram pembuatan gen
Analisis  objek  gen  pada  citra  foto  dilakukan  dengan Langkah-langkah berikut ini.
• Membaca  koordinat  piksel  dari  objek  yang  dipilih pengguna
• Membaca nilai warna dari piksel tersebut
• Mengubah  nilai  semua  piksel  yang  memiliki  warna  di luar range toleransi warna menjadi nol.
Proses  dilanjutkan  dengan  melakukan  pemotongan  objek dengan  menghitung  koordinat  batas  objek  melalui  proses  8 - connected labelling berikut ini.
• Mengubah tipe gambar menjadi biner
• Mengenakan fungsi  8- connected labelling pada gambar biner
• Menghitung  koordinat  batas  objek  yang memiliki  label yang sama dengan nomor label  dari piksel  yang dipilih pengguna
• Menggunakan  koordinat  batas  objek  untuk  memotong objek.

## B. Pembuatan Pheno Batik Flora
Pengguna  diberi  antarmuka  untuk  memilih  satu  atau beberapa  gen  yang  dibuat  menjadi  sebuah  pheno.  Gen  yang dipilih  dapat  dimodifikasi  dengan  menggunakan  beberapa transformasi  matematika  seperti  rotasi,  translasi,  dan perbesaran. Posisi dari suatu gen dapat diatur dalam area pheno dengan menggunakan model click-and-drop . Hasil pheno yang diperoleh dapat disimpan dalam database pheno.

## C. Pembuatan populasi Batik Flora
Pembuatan  populasi  dapat  dilakukan  dengan  memilih  satu atau  beberapa  pheno  yang  sudah  dibuat  pada  panel  kedua. Pengguna dapat memilih background kain dari file background yang  dimiliki  pengguna.  Sistem  menyediakan  6  (enam)  buah layout  untuk dipilih dalam replikasi pheno sesuai ukuran kain.

## D. Mekanisme Pengujian
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  menjawab  beberapa pertanyaan penelitian berikut ini.
• Apakah  fitur  warna  dapat  dipakai  aplikasi  untuk memperoleh  gen  objek  motif  bunga  dari  foto  sesuai harapan pengguna
• Apakah  8- connected  labelling dapat  dipakai  aplikasi untuk  memotong  batas  gen  sesuai  dengan  yang diharapkan,  yaitu  pada  posisi  yang  tepat  dengan  batas yang benar
• Perbandingan  dari  objek  gambar  asli  yang  diturunkan menjadi gen, apakah bisa memenuhi tuntutan penelitian, seperti:  bersih  dari  noise,  utuh,  tidak  terputus,  dan terpotong dengan baik.
• Apakah program aplikasi dapat memfasilitasi pengguna untuk  membuat  pheno  dalam  model  click-and-drop dengan gen-gen yang dipilih.
• Apakah program bisa membentuk populasi sesuai layout yang disediakan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Program  aplikasi  ini  dibangun  dengan  menggunakan software  matlab  R2017b.  GUI  Matlab  dibangun  dengan GUIDE beserta beberapa komponen UI yang digunakan dalam program, yaitu: push button , slider , dan listbox . Aplikasi dibuat dengan  model  tiga  panel  untuk  mempermudah  pengguna menggunakannya  secara  terstruktur.  Tampilan  dari  aplikasi diberikan pada Gambar 3.

## A. Panel 1. Membuat Gen
Pada  panel  ini,  pengguna  dapat  membuat  gen  penyusun motif  dengan  mengambil  suatu  objek  dari  foto  atau  gambar masukan pengguna. Dalam proses pemilihan objek dalam foto untuk  dijadikan  sebagai  bahan  pembuatan  gen  digunakan algoritma  pengenalan  warna,  oleh  sebab  itu  dalam  panel  ini disediakan  tiga  buah  slider  untuk  pengaturan  toleransi  warna R( Red ),  G( Green ),  dan  B( Blue ).  Aplikasi  akan  memotong bagian  objek  terpilih  secara  otomatis  dengan  algoritma  8- connected labelling . Pengambilan gen dilakukan dengan click objek  yang  dipilih  pada  gambar  foto  dengan  menggunakan mouse .  Pada  panel  ini  disediakan  beberapa  tombol  dengan penjelasan sebagai berikut:
• Tombol  Open  Foto,  digunakan  untuk  memilih  foto. Fungsi matlab yang dipakai untuk membaca image foto adalah: imread ( file )
• Tombol  Buat/Tambah  Gen,  untuk  melakukan  proses pembuatan  bahan  gen  atau  menambahkan  gen  baru. Untuk menangkap click mouse pada gambar digunakan fungsi  matlab ButtonDownFcn pada handle  figure .
Untuk  membaca  koordinat  piksel  digunakan  fungsi matlab get ( Handle , 'CurrentPoint' ).  Dalam  pembuatan gen  dilakukan  pengubahan  nilai  piksel  dengan  logika berikut ini
Jika(gambar(x,y,RGB)<(pikselTerpilih(RGB)-toleransi) atau (gambar(x,y,RGB)>(pikselTerpilih(RGB)+toleransi), maka: gambarHasilRGB(x,y,RGB)=0;
Pada citra hasil proses ini dilakukan pemotongan dengan menggunakan pelabelan pada tipe citra binernya. Fungsi matlab  yang  digunakan  untuk  mengubah  citra  dari  tipe RGB ke biner adalah im2bw ( citraRGB ). Fungsi matlab untuk pelabelan menggunakan bwlabel ( citraBiner )
• Tombol Gabungkan Gen, digunakan untuk menggabungkan gen sebelumnya dengan gen tambahan.
Dalam  proses  penggabungan  gen  digunakan  logika berikut:
jika(gambar1(x,y,RGB)>0), maka gambar2(x,y,RGB)=gambar1(x,y,RGB)
• Tombol  Mulai/Reset,  untuk  memulai  lagi  proses pembuatan  gen.  Dengan  menekan  tombol  ini  maka jumlah  gen  yang  akan  dibuat  akan  direset  kembali menjadi nol.
• Tombol Simpan Gen, untuk menyimpan gen yang dibuat ke  dalam  file  gambar.  Fungsi  matlab  yang  digunakan untuk menyimpan gen adalah imsave ( figure )
Proses  pembuatan  gen  diberikan  dalam  Gambar  4.  Dari gambar asli dilakukan proses pemilihan warna dengan toleransi yang  diberikan.  Pemotongan  dilakukan  oleh  sistem  dengan menggunakan fitur 8- connected labelling pada tipe citra biner nya.
Contoh  hasil  pengambilan  gen  dari  foto  diberikan  dalam Tabel 1. Seperti yang ditampilkan dalam Tabel 1, pengambilan gen objek yang dipilih pengguna dapat dilakukan oleh aplikasi dengan  baik  menggunakan  fitur  warna.  Gen  yang  diperoleh cukup bersih dari noise, dan utuh. Aplikasi berhasil memotong objek bunga dengan batas-batas dan posisi yang tepat.
TABEL I C ONTOH H ASIL P ENGAMBILAN G EN DARI F OTO ASLI No Pengambilan gen Foto Asli Gen yang diambil 1 2 3 4 5 6

## B. Panel 2. Membuat Pheno
Pada panel ini, pengguna dapat  membuat pheno atau motif batik  flora  yang  bisa  disusun  dari  satu  atau  beberapa  gen. Aplikasi menyediakan papan grid untuk menyusun letak gen- gen yang diambil dari data gen yang sudah dibuat sebelumnya oleh  pengguna.  Gen  diletakkan  oleh  pengguna  dengan  cara
click mouse pada  posisi  yang  diinginkan.  Pada  pemrograman panel digunakan fungsi-fungsi pengaturan koordinat letak gen. Dalam panel ini disediakan beberapa tombol berikut ini:
• Tombol  Mulai/Ambil  Gen,  digunakan  untuk  memulai pembuatan  pheno  dengan  mengambil  sebuah  gen  dan meletakkan pada papan grid.
• Tombol  Ambil  Gen  Lain,  digunakan  untuk  mengambil gen  lain  yang  berbeda  yang  ingin  ditambahkan  dalam pheno yang dibuat
• Tombol Tambahkan gen, digunakan untuk menambahkan  gen  yang  sama  dengan  gen  sebelumnya ke dalam pheno yang ada
• Tombol  Batal,  untuk  membatalkan  langkah  terakhir dalam pembuatan pheno, misalnya tidak jadi menambahkan  pheno  pada  posisi  tertentu  dan  ingin menaruhnya pada posisi yang lainnya.
• Tombol  Simpan  Pheno,  digunakan  untuk  menyimpan pheno yang dibuat dalam file gambar.
Setelah  proses  pengaturan  pheno  selesai  dilakukan,  maka aplikasi  akan  melakukan  pemotongan  pheno  secara  otomatis dengan  mengacu  pada  koordinat  terkecil,  koordinat  terbesar, dan  ukuran  masing-masing  gen  yang  disusun.  Proses pembuatan pheno oleh pengguna diberikan dalam Gambar 5.
Gambar. 5  Proses pembuatan pheno TABEL II C ONTOH H ASIL P EMBUATAN P HENO
Gen yang dipakai Pheno yang dibuat
Gen yang dipakai
Pheno yang dibuat
Contoh  pembuatan  pheno  dari  gen  yang  dipakai  diberikan pada  Tabel  2.  Seperti  contoh  yang  diberikan  dalam  Tabel  2, aplikasi  berhasil  memfasilitasi  pengguna  untuk  membuat pheno  dari  beberapa  gen  yang  telah  dibuat  dengan menggunakan  model click-and-drop .  Aplikasi  juga  dapat memotong pheno dengan batas-batas yang tepat.

## C. Panel 3. Membuat Populasi
TABEL III
C ONTOH H ASIL P EMBUATAN P OPULASI No Pilihan Layout Populasi yang dibuat 1 Straight Single Pheno 2 Straight Double Pheno Horisontally 3 Straight Double Pheno
Vertically
4
Halfdrop Single Pheno No Pilihan Layout Populasi yang dibuat 5 Halfdrop Double Pheno
6 Cross Double Pheno
Pengguna  dapat  membuat  desain  kain  batik  flora  dengan memilih  ukuran  kain  berupa  lebar  kain  dan  tinggi  kain. Pengguna  diminta  untuk  memilih  file background dari  kain batik sehingga sesuai dengan rencana desain. Pengguna diminta memilih  model  layout  yang single pheno  atau  yang  model double pheno dari daftar pilihan yang disediakan oleh aplikasi. Jumlah  pheno  yang  harus  diambil  pengguna  menyesuaikan dengan  pilihan  layout.  Sistem  menyediakan  6  jenis  layout dengan contoh desain yang dihasilkan diberikan dalam Tabel 3. Aplikasi berhasil membuat populasi sesuai layout yang dipilih. Model  layout  dibuat  dengan  menggunakan  prinsip  desaian layout standar yang dipakai di industri.
Dari hasil pembuatan aplikasi desain, maka dapat diperoleh berbagai  macam  kreasi  desain  kain  batik  yang  terus  menerus baru.  Hal  ini  disebabkan  pengambilan  foto  citra  flora  bisa dilakukan  oleh  pengguna  setiap  saat  dengan  variasi  tanaman bunga  yang  bisa  diperoleh  di  sekitar  pengguna.  Semakin banyak foto yang digunakan untuk membuat gen akan semakin memperbanyak  variasi  gen  pembentuk  motif  pheno. Pengaturan  tata  letak  gen  dalam  pembuatan  pheno  dengan model  interaktif  juga  memperkaya  desain  motif  batik  flora. Dengan  menggunakan  model  pemrograman  panel,  maka program masih dapat dikembangkan untuk menambah model- model  layout  selain  layout  yang  sudah  dibuat  oleh  aplikasi. Program  aplikasi  ini  masih  didesain  dengan  berdasarkan  ide dari peneliti saja.

## IV. K ESIMPULAN
Sistem Desain Batik Flora yang dibangun mampu membuat desain  motif  batik  flora  dengan  berbagai  macam  kreasinya. Pemanfaatan  fitur  warna  untuk  mengenali  objek  bunga  dan memisahkannya dari warna latar belakang dalam foto berhasil dilakukan seperti yang ditunjukkan dalam contoh hasil desain. Variasi  kreasi  desain  sangat  bergantung  dari  usaha  pengguna dalam  mencari  foto-foto  objek  bunga  di  sekitar  pengguna. Variasi  motif  juga  bergantung  dari  kemampuan  pengguna dalam  mengatur  tata  letak  gen  yang  disusun  menjadi  pheno. Penyediaan 6 macam layout desain kain batik pada sistem dapat memberikan  variasi  desain  batik  flora.  Penambahan  model layout  dapat  dilakukan  dengan  pengembangan  sistem  lebih
lanjut.  Program  masih  perlu  dikembangkan  untuk  bisa memenuhi  keinginan desainer batik. Penelitian lanjutan dapat dilakukan  untuk  melakukan  evaluasi  terhadap  antar  muka aplikasi  dan  redesain  aplikasi  menggunakan  pendekatan berpusat pada pengguna, yaitu desainer batik.
U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  LPPM  UKDW yang  telah  memberikan  dana  untuk  pelaksanaan  penelitian terapan  ini.  Kedua  penulis  dalam  artikel  ini  adalah  peneliti sekaligus pengembang sistem yang dibuat.

## R EFERENSI
[1] S. M. Metev and V. P. Veiko, Laser Assisted Microtechnology , 2nd ed., R. M. Osgood, Jr., Ed.  Berlin, Germany: Springer-Verlag, 1998.
[2] UNESCO,  “Decision  of  the  Intergovernmental  Committee:  4.COM 13.44,” 30
January 2019. [Online]. Available:
https://ich.unesco.org/en/Decisions/4.COM/13.44.
[3] D. P. R. Balai Besar Kerajinan & Batik, Batik, Citra Tradisi Indonesia : Kumpulan Motif Batik Tradisional Yogya dan Solo, Yogyakarta: Panitia Pameran Produksi Indonesia 2009, 2009.
[4] [4]   D.  Nurcahyanti  and  T.  B.  Affanti,  “Pengembangan  Desain  Batik Kontemporer  Berbasis  Potensi  Daerah  dan  Kearifan  Lokal,”  Jurnal Sosioteknologi, vol. 17, no. 3, pp. 391-402, 2018.
[5] W.  Hapsari  and  N.  A.  Haryono,  “Sistem  Interaktif  Desain  Batik Truntum,” in Research Fair UNISRI, Surakarta, 2018.
[6] W.  Hapsari  and  N.  A.  Haryono,  “Pembangunan  Sistem  Desain  Batik Parang dengan Kurva Bezier,” Dinamika Kerajinan dan Batik, vol. 37, no. 2, pp. 127-144, 2020.
[7] P.  D.  Kusuma,  “Fibrous  Root  Model  In  Batik  Pattern  Generation,” Journal of Theoretical and Applied Information Technology, vol. 95, no.
14, pp. 3260-3269, 2017.
[8] P.  D.  Kusuma,  “Simplified  Coral  Modeling  In  Batik  Pattern Generation,”  Journal  of  Theoretical  and  Applied  Information Technology, vol. 96, no. 10, pp. 3102-3115, 2018.
[9] P.  D.  Kusuma,  “Graph  Based  Simplified  Crack  Modeling  In  Batik Pattern  Generation,”  Journal  of  Theoretical  and  Applied  Information Technology, vol. 95, no. 19, pp. 5035-5046, 2017.
[10] M.  Z.  W.  P.  a.  X.  L.  J.  Lv,  “Interactive  Genetic  Algorithm  Oriented toward the Novel Design of Traditional Patterns,” Information, vol. 10, no. 2, p. 36, 2019.
[11] W. P. Z. L. J Lv, “Method of Batik Simulation Based on Interpolation Subdivisions,”  JOURNAL  OF  MULTIMEDIA,  vol.  9,  no.  2,  p.  286, 2014.
[12] Y. Hariadi, M. Lukman and A. H. Destiarmand, “Batik Fractal: Marriage of Art and Science,” ITB J. Vis. Art & Des., pp. 84-93, 2013.
[13] N. Margried, “Batik Fractal Community: Creative Engagement through Technology,” Procedia - Social and Behavioral Sciences, pp. 214-222, 2015.
[14] Q. Yuan, J. Lv and H. Huang, “Auto-Generation Method of Butterfly Pattern of Batik Based on Fractal Geometry,” International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, vol. 9, pp.
369-392, 2016.
[15] W. N. U. Bastaman and T. N. I. Fadliani, “Pengembangan Motif Bordir Kerancang Tasikmalaya Dengan Software JBatik,” Dinamika Kerajinan dan Batik, vol. 37, no. 2, pp. 135 - 146, 2020.
[16] P. D. Kusuma, “Interaction Forces-Random Walk Model In Traditional Pattern  Generation,”  Journal  of  Theoretical  and  Applied  Information Technology, vol. 95, no. 14, pp. 3294-3302, July 2017.
[17] P. Arsiwi and M. A. Wibisono, “Pengembangan Model Desain Motif Batik Tulis Hand-Drawn Berbasis Bezier Curve,” in Seminar Nasional
Teknik Industri Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, 2016.
[18] W.  Hapsari  and  N.  A.  Haryono,  “Pembuatan  Sistem  Desain  Batik dengan  Komputasi  Matematis,”  in  Prosiding  Semnastik  ,  Palembang,
2018.
[19] P. D. Kusuma, “Modified Sine Wave Based Model In Madurese Batik Pattern  Generation,”  Journal  of  Theoretical  and  Applied  Information Technology, vol. 97, no. 23, pp. 3557-3569, 2019.
[20] P. Supriono, Ensiklopedia The Heritage of Batik : Identitas Pemersatu Kebanggan Bangsa, Yogyakarta: Andi Offset, 2016.
[21] K.  Susmitha,  S.  G.  Tejaswi,  K.  L.  Kala,  K.  P.  Pranutha  and  S. Tirumalasetty, “Classifying Deviations in Medical Microscopic Images Using  Evolutionary  Analysis,”  Iconic  Research  and  Engineering Journals, vol. 1, no. 9, p. 233, 2018.
[22] K. Anwar and S. Setyowibowo, “Segmentasi Kerusakan Daun Padi pada Citra Digital,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika, vol. 7, no. 1, pp. 39-43, 2021.
[23] A.  Desiani,  D.  A.  Zayanti,  R.  Primartha,  F.  Efriliyanti  and  N.  A.  C. Andriani,  “Variasi  Thresholding  untuk  Segmentasi  Pembuluh  Darah Citra Retina,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika, vol. 7, no. 2, pp. 255-262, 2021.
[24] R. S. A. Zneit, Z. Alqadi and M. A. Zalata, “Procedural Analysis of RGB Color  Image  Objects,”  IJCSMC-Int.  Journal  of  Computer  Science  & Mobile Computing, vol. 6, no. 1, pp. 197-204, 2017.
[25] M.  A.  Hamdan,  Z.  A.  Alqadi  and  B.  M.  Subaih,  “A  Methodology  to Analyze Objects in Digital Image using Matlab,” IJCSMC - Int. Journal of Computer Science and Mobile Computing, vol. 5, no. 11, pp. 21-28, 2016.
[26] V.  S.  Pathania,  V.  Thakur  and  A.  Mishra,  “Shape  Enhancement  of Clustered Seeds using Edge Detection Algorithm,” International Journal Of Scientific & Engineering Research, vol. 7, no. 7, pp. 902-907, 2016.
[27] P.  Shanmugavadivu  and  A.  Shanthasheela,  “Convolution  Based Composite  Edge  Detector  for  Gray-Scale  and  Colour  Images,” International Journal of Scientific & Engineering Research, vol. 7, no. 3, pp. 897-900, 2016.
[28] J. Vijayakumar and L. J. Durai, “A Review and Performance Analysis of Image Edge Detection Algorithms,” International Journal on Future Revolution in Computer Science & Communication Engineering, vol. 3, no. 12, pp. 397-401, 2017.